要旨
本稿は、生成AIと推薦アルゴリズムの普及が、(1) 知識の地理的流通と局所適応（グローカリゼーション）を加速させる一方で、(2) エンゲージメント最適化を介した情報選別の自己強化（エコーチェンバー／選択的接触）により、知識表現の標準化・固定化を促しうる、という二重過程を理論的に整理する。具体的には、暗黙知—形式知の変換（SECI）を基礎枠組みとしつつ、AIが「表出化（externalization）のコスト」を劇的に低下させることで、暗黙知に由来する判断や技能が“形式知の外形”をまとって大量流通する点に注目する。さらに、推薦システムが特定の表現形式・言説パターンを反復提示することで、受け手の内面化が「多様な暗黙知の獲得」ではなく「テンプレートの身体化」へ傾く可能性を示す。関連して、オンラインニュース消費やソーシャルメディア上の異質意見接触をめぐる実証研究（フィルターバブルの限定性を指摘する研究を含む）を踏まえ、アルゴリズム効果は単独ではなく、行動データ・同質的ネットワーク・最適化指標との相互作用の中で評価すべきだと論じる。最後に、生成物が次世代学習データを汚染し分布の尾部が失われる「モデル崩壊」議論を援用し、知識の固定化が供給側（学習データ／生成）にも波及する循環リスクを提示する。 (svilendobrev.com)
1. 序論
グローバルな情報インフラとローカルな文脈適応が同時進行する現象は、グローカリゼーションとして古典的に定式化されてきた（Robertson, 1995）。 (warwick.ac.uk)
近年、生成AIは翻訳・要約・再構成を通じて、知識の移転と局所最適化を一層低コスト化し、グローカリゼーションを実務的に加速させている。他方で、推薦アルゴリズムは、行動データにもとづくランキングと反復提示を通じて、可視化される知識の範囲を偏在させうる。このとき、知識の量的増大と多言語化にもかかわらず、知識の形式（語り口、構造、評価基準）が収束し、「知識の固定化」が生じる可能性がある。 (PNAS)
本稿の目的は、こうした環境下で、暗黙知（tacit knowledge）と形式知（explicit knowledge）の境界が曖昧化する現象を、(i) 知識変換論、(ii) アルゴリズムによる選別と反復、(iii) 生成物の循環（学習データ化）という三点から論文的に記述することである。
2. 概念整理：暗黙知・形式知と知識変換
暗黙知は、言語化しがたい技能・勘・身体化された判断を含み、「人は語れる以上のことを知っている」という問題設定に支えられる（Polanyi, 1966）。 (日本ナレッジ・マネジメント学会)
形式知は文書・手順・記号として移転可能性が相対的に高い知である。
Nonaka（1994）は、暗黙知と形式知の相互変換が知識創造の中心にあるとし、社会化・表出化・連結化・内面化の4モード（SECI）を提示した。 (svilendobrev.com)
この枠組みに照らすと、AIの導入は主として「表出化」と「連結化」を拡張し、個人に埋め込まれた経験則を、テンプレート・手順・説明文へ変換するコストを低下させる。知識マネジメント研究でも、知識を抽出・文書化して再利用する「コディフィケーション（codification）」と、人—人の相互作用を重視する「パーソナライゼーション（personalization）」の戦略差が論じられてきたが、生成AIは前者を極端に強化する装置として位置づけられる。 (zonecours2.hec.ca)
3. 先行研究：エコーチェンバー／フィルターバブルをめぐる知見
フィルターバブルは、個人化された情報提示が異質意見への接触を減らしうる、という問題提起として広く流通した（Pariser, 2011）。ただし、実証的には「過度に一般化すべきでない」とする整理もある。たとえば、Zuiderveen Borgesiusら（2016）は、当時の実証研究の総括として、フィルターバブル効果を一概に断定できないと述べる。 (policyreview.info)
同時に、オンラインニュース消費の大規模ログ分析では、検索・SNS経由が平均的なイデオロギー距離を拡大しうる一方、反対陣営への接触も増えるという「二面性」も報告されている（Flaxman et al., 2016）。 (5harad.com)
Facebookデータを用いた研究も、友人ネットワークの同質性とランキング等の効果を分解しつつ、交差的接触が制約されうることを示している（Bakshy et al., 2015）。 (isps.yale.edu)
さらに近年、推薦システムの監査研究は、政治コンテンツの可視性がアルゴリズムによって増幅されうること（X/Twitterの監査）や、YouTubeで党派的に「馴染みのある」推薦が連鎖的に強まる可能性を示している。 (PNAS)
したがって、エコーチェンバー現象は「存在する／しない」という二値ではなく、プラットフォーム設計・最適化指標・ユーザの選択的接触の相互作用として扱うのが適切である（Bruns, 2019）。 (policyreview.info)
4. 理論仮説：AI×推薦が生む「知識の固定化」と境界曖昧化
本稿は、次の作業仮説を提示する。
仮説1（表出化の過剰供給）：
生成AIは暗黙知周辺の断片（経験談、例外処理、比喩、実務のコツ）を、説明文・チェックリスト・テンプレートへと大量に変換し、形式知“様式”の供給を爆発的に増やす。これはSECIにおける表出化の低コスト化として理解できる。 (svilendobrev.com)
仮説2（反復提示による形式の収束）：
推薦アルゴリズムは「反応を得やすい形式（タイトル、構造、論法、図解の型）」を反復的に可視化し、結果として知識の内容だけでなく“外形”の収束（標準化）を促進する。監査研究が示すアルゴリズム増幅は、この収束を加速しうる。 (PNAS)
仮説3（内面化の変質）：
反復提示されたテンプレート的形式知が学習対象となることで、内面化は「状況依存の暗黙知の獲得」ではなく、「最適化された型（テンプレート）の身体化」へ傾く。ここで暗黙知は、個別状況に根ざした技能というより、形式知の反復が生む準自動的ルーチンとして成立しうる。
仮説4（境界の曖昧化）：
以上の帰結として、暗黙知／形式知の区別は「言語化可能性」では説明しにくくなり、(i) 生成過程（人間経験かAI再構成か）、(ii) 増幅過程（推薦・ランキング・ネットワーク同質性）、(iii) 評価基準（正しさの根拠が“妥当性”か“可視性”か）という軸へ再編される。エコーチェンバー論争が示す通り、アルゴリズム効果は限定的でありうるが、限定的であっても「形式の反復」が境界曖昧化を引き起こす十分条件になりうる。 (5harad.com)
5. グローカリゼーションとの接続：ローカル化が「多様化」ではなく「同型化」になる条件
Robertson（1995）のグローカリゼーションは、均質化と異質化が同時に進む緊張関係として描かれる。 (warwick.ac.uk)
生成AIがもたらす局所適応は、しばしば「地域固有の認識枠組みを豊かにする」より、「地域固有の反応率を最大化する」方向に実装される。その場合、ローカル化は内容の深い差異ではなく、**世界共通フォーマットの翻案（同型の多言語展開）**として現れやすい。ここで知識の固定化とは、特定の形式が勝ち残る「様式の収束」であり、グローカリゼーションの加速と矛盾しない。
6. 供給側の循環リスク：生成物が学習データへ戻るとき
固定化は需要側（消費・推薦）だけでなく供給側（生成・学習）にも波及しうる。Shumailovら（2024）は、生成モデルが自己生成データに再帰的に汚染されると分布の尾部が失われ性能が劣化する「モデル崩壊」を指摘する。 (Nature)
この議論を知識論へ接続すると、AIが生成した“もっともらしい形式知”がウェブ上に蓄積し、それが次世代モデルの学習素材として混入することで、少数の言い回し・解釈・論法が優勢化し、暗黙知に由来する多様な例外や局所実践が相対的に見えにくくなる、という循環が想定される。
7. 含意：境界曖昧化を測るための研究課題
本稿の理論整理から、実証研究へ接続可能な論点は少なくとも三つある。
(1) 形式の収束指標：語彙・構造・引用様式・結論形の多様性（entropy等）が、AI普及と推薦設計の変化でどう動くか。
(2) 内面化の質：テンプレート学習が、状況判断の柔軟性（例外処理・転移）を高めるのか、逆に脆弱化させるのか。
(3) グローカル同型化：地域差は“内容差”か“表層翻案”か。ローカル言説の骨格がどの程度共通化しているか。
8. 限界と今後の課題
本稿は理論的・概念的考察であり、因果推論を提示しない。フィルターバブル／エコーチェンバー効果は文脈依存であり、効果量はプラットフォームや時期、測定設計に左右される（例：限定的である可能性を示す総説）。 (policyreview.info)
したがって、今後はプラットフォーム監査研究（アルゴリズム増幅）と、生成AIの普及に伴うテキスト生態系変化（モデル崩壊を含む）を同一枠組みで接続する実証設計が必要となる。 (PNAS)
9. 結論
生成AIは暗黙知の表出化を加速し、知識の移転とローカル適用を容易にすることでグローカリゼーションを促進する。他方で、推薦アルゴリズムが「反応を得やすい形式」を反復提示する場合、知識は内容以前に“様式”として収束し、知識の固定化が生じうる。このとき暗黙知と形式知の境界は、言語化可能性の差ではなく、生成・増幅・評価のプロセスによって再編され、暗黙知が形式知の外形を帯びて流通することで曖昧化する――本稿はこの理論仮説を提示した。
参考文献（主要）
- Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. (isps.yale.edu)
- Bruns, A. (2019). Filter bubble. (policyreview.info)
- Flaxman, S., Goel, S., & Rao, J. M. (2016). Filter Bubbles, Echo Chambers, and Online News Consumption. (5harad.com)
- Hansen, M. T., Nohria, N., & Tierney, T. (1999). What’s Your Strategy for Managing Knowledge? (zonecours2.hec.ca)
- Haroon, M., et al. (2023). Auditing YouTube’s recommendation system for ideological bias. (PNAS)
- Huszár, F., et al. (2022). Algorithmic amplification of politics on Twitter. (PNAS)
- Nonaka, I. (1994). A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation. (svilendobrev.com)
- Robertson, R. (1995). Glocalization: Time–space and homogeneity–heterogeneity. (warwick.ac.uk)
- Shumailov, I., et al. (2024). AI models collapse when trained on recursively generated data. (Nature)
- Zuiderveen Borgesius, F. J., et al. (2016). Should we worry about filter bubbles? (policyreview.info)
キーワード：暗黙知、形式知、SECI、生成AI、推薦アルゴリズム、エコーチェンバー、グローカリゼーション、知識の固定化
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